用于航空发动机齿轮故障监测的自驱动振动传感器

目前传统振动监测手段受限于航空发动机高温环境影响,导致振动传感器探测精度难以进一步提升。鉴于此,本文设计了一种基于摩擦电效应和压电效应的自驱动振动传感器,通过对敏感层材料配比的合理选择,实现电学输出性能与高温输出稳定性的兼顾。在最佳振动条件下,摩擦电器件的输出可达5.1V和0.42μA,而压电器件输出可达1.8V和0.3μA。基于自驱动传感器优异的电学输出性能,在机器学习算法的帮助下,开发的自驱动振动传感器可对齿轮的点蚀故障以及断齿故障进行精准识别,其识别准确率高达98.2%。实验证明本文开发的自驱动振动传感器能够有效监测航空发动机齿轮的运行状态,为航空发动机智能化健康管理提供了重要的参考价值。

基于物联网的新能源汽车故障监测诊断装置研究

随着新能源汽车行业的快速发展,新能源汽车的保养维护与故障诊断成为汽车后市场服务的重要内容。该文对新能源汽车和物联网进行概述,分析新能源汽车故障监测诊断存在的问题,探讨一种基于物联网的新能源汽车故障监测诊断装置,以通过该装置对新能源汽车故障进行检测与诊断,提高新能源汽车故障诊断准确度和维修效率,保障新能源汽车的稳定、安全运行。

基于物联网技术的变电站电气设备故障监测研究

针对现有监测方法在对变电站电气设备故障监测时,监测结果精度低、监测存在较大时延,影响监测准确性和时效性的问题,引入物联网技术,开展变电站电气设备故障监测研究。采集变电站电气设备运行数据,并对数据进行拟合处理。利用物联网技术,构建故障监测通信网络拓扑结构。通过介质损耗因数计算,实现变电站电气设备故障实时监测与故障类型判定。通过对比实验证明,该监测方法监测到的数据更接近实际数据,且监测时延较小,具备极高的监测准确性和时效性。

直流换流站高通HP3型交流滤波器电抗器匝间故障监测及保护

直流换流站高通HP3型交流滤波器组中电抗器匝间短路故障事故多发,由于缺乏对此故障的快速监测及保护,导致其匝间短路持续存在3~9 min之久并起火燃烧。匝间短路后电抗器的等值电感会不断减小,由此引起了滤波器电路参数变化并进而引发了滤波器配置的热过负荷保护启动告警,长久故障也引发了次生的电抗器底部支撑绝缘子闪络接地致使滤波器差动保护动作出口跳闸。文中分析了3起典型故障案例,结合C型高通HP3型滤波器电路设计理念及运行特点,解释了有关保护启动及动作的原因。基于匝间短路会导致HP3电路中电阻器上的工频电压、电流会随着匝间短路的不断发展而剧烈增大的特性,提出了一种基于工频电压差动原理的故障监测及保护方法。

雷击故障下的分布式故障监测装置定位精度测试方法

分布式故障监测装置广泛应用于输电线路的故障定位领域,而产品质量参差不齐,部分厂家仅通过行波电流或者工频电流的变化进行故障定位,定位精度存在较大问题。为此,该文提出了一种兼顾行波电流和工频电流模态变化的测试方法。首先,开展了行波电流和工频电流波形的时序逻辑设计,并提出了精度测试的方法。然后,基于仿真和试验方法,对电流探头进行了选型设计。最后,研制了分布式故障监测装置测试系统,并完成了测试精度的影响因素研究。研究结果表明:测试过程中,雷击故障过渡时长小于1个周波,基本实现雷击故障波形时序的复现;电流探头A621和TRCP3000可配合进行测试,基本满足10~1000A行波电流测量的要求;两路雷电流波前时间差范围为1~100μs,实现了故障点位置的随机设定;db1测试精度优于db4,db4小波系数的鲁棒性优于db1,当信噪比大于20dB时,即可满足测试标准的要求。该研究结果可为分布式故障监测装置雷击故障下的定位精度改善提供技术支撑。

物联网+大数据技术的制浆造纸设备远程在线故障监测系统研究

机械装置若是有了故障,不能对其进行及时处理,则会对最终的生产质量、效率带来负面作用。将制浆造纸设备作为对象,开发出以物联网+大数据作为基础的故障监测方法,并可支持远程。国家经济的持续发展,离不开造纸业的支持,想要提升该行业稳步发展,就需得到先进造纸设备支持,为了及时发觉故障,并对其迅速处理,就需通过远程故障监测法进行实现。为此,还进一步对这种远程监测技术概念进行了论述,并对其应用进行分析,剖析了这种监测技术受到在线监测、大数据等技术的积极影响,同时还对制浆造纸远程故障监测技术的未来发展趋向进行了展望。

基于奇异值分解的马氏距离光伏故障监测

及时检测出光伏阵列短路、断路、阴影遮挡等故障并作出相应处理,不仅有利于提高光伏阵列收益,也有利于降低光伏阵列安全风险,避免火灾等事故。基于马氏距离方法,计算出光伏阵列实测电流电压和仿真模型输出电流电压的相似程度,以此用于光伏阵列故障监测。正常条件下,光伏阵列实测电流电压值和仿真模型输出电流电压值较为接近,传统马氏距离方法在求解逆矩阵时将产生奇异解。结合奇异值分解方法对传统马氏距离方法进行了改进,试验证明,所提出的方法能够精准检测出相应的短路、断路、阴影遮挡等故障。

优化动态核主元分析的工业过程故障监测方法

针对现代生产工业过程中数据的非线性多模态特征,提出了一种基于人工大猩猩部队优化动态核主元分析(GTO-DKPCA)的故障监测方法。利用自回归移动平均时间序列模型和核主成分分析(KPCA)方法构建DKPCA模型,对过程各阶段的批次数据进行DKPCA处理。通过正常数据和故障数据特征构建自适应度函数,利用人工大猩猩部队优化算法对DKPCA核参数进行优化,以发现最优的非线性特征;通过计算各时间点的霍特林统计量T2和平方预测误差(SPE)统计量进行故障监测。青霉素发酵过程故障监测结果表明,GTO-DKPCA方法比多向核主元分析(MKPCA)和多动态核主元分析(BDKPCA)有更好的监测效果,适应性和准确性更高。

基于传感信号采集的电控发动机振动故障监测方法

通过调理振动信号可以更高效地监测振动故障。为此,提出基于传感信号采集的电控发动机振动故障监测方法。首先,搭建电控发电机传感信号采集与处理架构,通过放大传感信号增益、滤波和转换信号模数的方式处理待监测信号,为提高监测准确性奠定可靠的数据基础。通过小波包分解与重构,获取信号的时域参数和小波能谱熵,并构建三维特征量。然后,利用“一对一”分解策略优化孪生支持向量机,构造多元分类器,使其更适用于振动故障监测这一多类别分类问题,再输入待监测信号的特征量,通过确定故障类别实现持续性监测。仿真结果表明:该方法训练耗时的最大值仅为897 ms,对于转子摩擦振动、不平衡振动等5种类型故障的监测准确率始终在97%以上,在缩减训练样本后准确率仍保持在90%以上。

基于数据挖掘的工业锅炉故障监测检测研究

数据挖掘是一种从大规模数据集中发现有用信息和模式的过程,以自动或半自动的方式分析数据,从中提取有价值的知识、模式、趋势和规律。工业锅炉作为一种重要的热能动力设备,是工业生产中不可或缺的设备之一,主要为工业生产提供热源及动力源,目前工业锅炉的设计正向着节能化、高效化、智能化、模块化的方向发展。工业锅炉的长期使用运行,难免会出现各种各样的故障,故障出现会影响锅炉运行以及工业生产安全,甚至会造成严重的人员伤亡及财产损失,因此需要通过现代化技术手段对工业锅炉运行状态进行实时监测,出现故障时及时采取处理措施。介绍工业锅炉的组成以及常见故障基础上,探讨数据挖掘流程以及基于数据挖掘的工业锅炉故障监测检测方法,能够提升工业企业的锅炉安全运行效率以及监管水平。

基于大数据的风电设备远程故障监测与诊断技术应用研究

将大数据、云计算、物联网等新技术应用在风力发电行业中,可帮助实现对风机故障的智能诊断,并且还能够对风机设备运行过程中的状态进行实时动态监测。特别是基于大数据技术的远程故障监测与诊断系统,较大程度的降低了人工巡检和维护成本,且提高了风力发电场气象预报和产能预报的准确性,有利于达成风电场日常运维降本增效的总目标。本文介绍了基于大数据的风电设备远程故障监测与诊断技术的系统设计,并结合变桨控制系统故障进行了具体应用分析,以供参考。

基于绝缘套管的10 kV架空裸线接地故障监测与防治技术研究

树障问题是造成10 kV配电线路接地故障的主要原因,严重制约着末端配电线路的供电效率。针对10 kV架空线路穿越林木区频繁面临的接地现象,提出采取敷设带电流监测绝缘套管的方案对树障区裸线进行保护,以防止接地故障发生,降低配网线损,提升供电效率。首先分析了树障接地问题产生的机理;然后详细阐述了基于绝缘套管的接地故障监测与防治方法;第三,研制了带电流监测功能的简易型绝缘套管;最后,该成果在国网浙江省电力公司某配电线路试用,对该研究成果的实效进行了检验,获得了用户的好评。

风电场集电线路故障监测系统设计与应用研究

从风电场集电线路故障监测着手,建立了故障监测系统,阐述了故障监测系统的主要构成及关键测距技术。该故障监测系统投入风电场集电线路的应用结果和数据表明,其具有良好的故障测距精确性与稳定性,大大减小了风电场故障排查难度,实现了风电场智能化运维。

基于SVDD的中央空调故障监测

中央空调系统是一个高度非线性的复杂系统,其控制系统的传感器一旦发生故障会导致中央空调机组的运行偏离正常状态,不仅造成能耗浪费而且还引发安全事故。针对中央空调故障监测的问题,本文提出了一种基于SVDD(Support vector data description)在线实时故障监测方法,利用中央空调机组正常的运行数据,首先对数据进行标准化处理,消除变量间的量纲关系,然后建立SVDD模型。通过引入不同程度故障,分析该方法的监测效率。结果表明,基于SVDD的中央空调故障监测效果明显,但对不同变量的不同程度的故障,故障检测的准确率存在一定的差别。

声音成像故障监测技术的研究及应用

研究了一种新型的设备状态监测技术。以往的监测技术主要是通过振动、温度等信号的采集与分析来判断设备状态。需要安装多个传感器,但因设备形状与空间尺寸等因素的限制,信号采集并不十分便利。研究内容为通过声音定位噪声源从而定位机械故障位置,利用波束成型算法,在二维平面上进行扫描,得到声音的图像。通过已开发的“麦克风阵列系统”对同时采集的声音与图像信号进行处理,实现声音源定位,进而确定故障的位置。此技术应用于核电站旋转机械异音检测,成功定位到机械的故障位置,验证了该技术的有效性。

基于LabVIEW的伺服电机故障监测系统设计

为了满足伺服电机工作中安全运行要求,文章设计了基于LabVIEW的伺服电机故障监测系统,建立了具有电机振动传感、噪声传感及速度传感等多维度故障监测平台。该系统采用主从机架构,下位机采用STM32单片机完成传感并上传,上位机通过LabVIEW实现电机故障分析,并可实现网络数据共享。经实践验证,该系统运行稳定,可靠性高,满足伺服电机故障监测和安全运行要求,与传统电机监测设备相比,提高了电机监测的智能化和安全运行水平。

基于数据挖掘的火力发电厂锅炉给水泵振动故障监测

由于当前锅炉给水泵振动故障监测方法监测精度较低,无法及时对给水泵运行中潜在的故障隐患进行监测,因此在传统振动故障监测方法的基础上,引入数据挖掘技术,提出了一种新的给水泵振动故障监测方法。利用分频段控制技术的原理,提取给水泵振动故障频带特征;根据NSET故障监测模型与相似度理论,设定给水泵振动故障监测阈值;采用数据挖掘技术,设计给水泵振动故障监测流程,实现振动故障监测。通过实验分析可知,采用新的监测方法获得监测结果的准确率均在95.47%以上,且监测速度得到了显著提升,具有较高的可行性。

非侵入式低压用电故障监测措施及装置选择

文章介绍了非侵入式低压用电故障监测,并分析了常见的几种低压用电故障类型,如接触电阻过大、线路过载、短路问题和漏电故障。提出了针对这些故障监测的措施,包括故障信号提取方法、小波分析算法、信号奇异性检测及监测系统的整体架构。针对不同的监测需求推荐了相应的装置选择,为非侵入式低压用电故障监测提供了实用的技术参考。

基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障监测预警系统设计

针对传统胶带机轴承故障检测存在成本高、效率低和错误率高等缺点,构建了一种基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障检测模型。首先通过对冲击脉冲传感器在故障检测中的优化,然后将冲击脉冲传感器应用到胶带机轴承故障的监测中,最后利用数据集和训练集对模型方法的性能进行验证,且在大柳塔煤矿中进行实际应用。结果表明:(1)模型方法的振幅频率比长短期记忆网络(LSTM)、空卷积神经网络(TCN)的的收敛速度更快,当迭代次数为100时,结果趋于稳定。这说明模型方法在监测过程中具有更好的稳定性。(2)模型方法的预测结果曲线与真实曲线退化趋势一致,振幅与真实值差距不大。这说明模型方法的预测振幅更高,效果更好。实际应用结果表明:驱动滚筒轴承监测点位冲击脉冲频谱中有清晰的内环故障征兆,并且伴随着相关的边带,而振动频谱无相关征兆,使用冲击脉冲幅值确认为早期故障。

基于差分进化变分模态分解的直升机行星轮系故障监测

作为传动系统的核心减速部件,行星轮系故障监测对直升机的飞行安全至关重要,而行星轮系复杂且独特的齿轮传动结构使振动信号呈现非常复杂的信号形态,针对复杂信号背景下故障特征的提取难题,提出了基于差分进化变分模态分解(Differential Evolution Variational Mode Decomposition,DEVMD)的直升机行星轮系故障监测方法。方法集成重叠组收缩(Overlapping Group Shrinkage,OGS)算法作为前置滤波进行背景噪声抑制,结合DEVMD方法的高性能模态分解能力剥离出其他旋转部件的信号分量,获得行星轮系故障敏感信号分量,最后提取出峭度-包络谱熵作为故障指示因子进行直升机行星轮系故障监测,实验结果证明了方法的有效性。